dlib c++ 人脸识别 使用GPU加速， 需要多线程处理多个图像，需要将图像处理流程封装成函数或类；需要实时进行人脸识别，需要对程序进行优化以提高识别速度。需求更加复杂，需要更加精细的多线程处理方式和更加高级的优化算法，给出实现的代码

以下是使用dlib c++库进行人脸识别，并使用GPU加速、多线程处理多个图像，以及优化程序以提高识别速度的示例代码：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <thread>
#include <chrono>
#include <dlib/dnn.h>
#include <dlib/data_io.h>
#include <dlib/image_transforms.h>
#include <dlib/gui_widgets.h>
#include <dlib/image_processing/frontal_face_detector.h>
#include <dlib/image_processing.h>
#include <cuda_runtime.h>
#include <cublas_v2.h>

using namespace std;
using namespace dlib;

// Define the neural network
template <typename SUBNET>
using face_recognition_net = loss_metric<dlib::fc_no_bias<128, dlib::avg_pool_everything<SUBNET>>>;

using cnn_face_detector = cnn_face_detection_model_v1;

// Define the function to detect faces
std::vector<dlib::rectangle> detect_faces(const cv::Mat& image, cnn_face_detector detector) {
    dlib::cv_image<dlib::bgr_pixel> img(image);
    std::vector<dlib::rectangle> faces = detector(img);
    return faces;
}

// Define the function to recognize faces
std::vector<float> recognize_face(const cv::Mat& image, face_recognition_net<anet_type>& net) {
    matrix<rgb_pixel> face_chip;
    extract_image_chip(dlib::cv_image<dlib::rgb_pixel>(image), get_face_chip_details(face_chip), face_chip);
    std::vector<float> face_descriptor = net(face_chip);
    return face_descriptor;
}

// Define the function to run the recognition process on each image
void process_image(const cv::Mat& image, cnn_face_detector detector, face_recognition_net<anet_type>& net, std::vector<float>& face_descriptors, std::mutex& face_descriptors_mutex) {
    // Detect faces
    std::vector<dlib::rectangle> faces = detect_faces(image, detector);

    // Recognize faces and store the descriptors
    for (const auto& face : faces) {
        cv::Mat face_roi = image(cv::Rect(face.left(), face.top(), face.width(), face.height()));
        std::vector<float> face_descriptor = recognize_face(face_roi, net);

        // Add the descriptor to the list of descriptors
        std::lock_guard<std::mutex> lock(face_descriptors_mutex);
        face_descriptors.insert(face_descriptors.end(), face_descriptor.begin(), face_descriptor.end());
    }
}

int main(int argc, char** argv) {
    // Initialize the CUDA context and CUBLAS handle
    cudaFree(0);
    cublasHandle_t handle;
    cublasCreate(&handle);

    try {
        // Load the face detection model
        cnn_face_detector detector = get_frontal_face_detector();

        // Load the face recognition model
        anet_type net;
        deserialize("dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat") >> net;

        // Load the images
        std::vector<cv::Mat> images;
        for (int i = 1; i < argc; ++i) {
            cv::Mat image = cv::imread(argv[i]);
            if (image.empty()) {
                std::cerr << "Unable to load image: " << argv[i] << std::endl;
                continue;
            }
            images.push_back(image);
        }

        // Process the images using multiple threads
        std::vector<float> face_descriptors;
        std::mutex face_descriptors_mutex;
        std::vector<std::thread> threads;
        for (const auto& image : images) {
            threads.push_back(std::thread(process_image, std::ref(image), std::ref(detector), std::ref(net), std::ref(face_descriptors), std::ref(face_descriptors_mutex)));
        }
        for (auto& thread : threads) {
            thread.join();
        }

        // Compute the average face descriptor
        matrix<float, 128, 1> avg_face_descriptor;
        avg_face_descriptor = 0;
        int num_faces = face_descriptors.size() / 128;
        for (int i = 0; i < num_faces; ++i) {
            matrix<float, 128, 1> face_descriptor(&face_descriptors[i * 128]);
            avg_face_descriptor += face_descriptor / num_faces;
        }

        // Print the average face descriptor
        std::cout << "Average face descriptor: ";
        for (int i = 0; i < 128; ++i) {
            std::cout << avg_face_descriptor(i) << " ";
        }
        std::cout << std::endl;

    } catch (std::exception& e) {
        std::cerr << e.what() << std::endl;
    }

    // Destroy the CUBLAS handle
    cublasDestroy(handle);

    return 0;
}

在上述代码中：

- `detect_faces` 函数使用 `cnn_face_detector` 模型来检测图像中的人脸。
- `recognize_face` 函数使用 `face_recognition_net` 模型来识别图像中的人脸，并返回其特征向量。
- `process_image` 函数用于多线程处理每个图像，其中调用了 `detect_faces` 和 `recognize_face` 函数，并将识别到的人脸特征向量存储到 `face_descriptors` 向量中。
- 主函数加载了人脸检测模型和人脸识别模型，并使用多线程处理传入的图像，最终计算出所有人脸的平均特征向量并输出。

需要注意的是，为了使用 GPU 加速，需要在程序中初始化 CUDA 上下文和 CUBLAS 句柄，并在主函数结束时销毁 CUBLAS 句柄。

此外，为了进一步优化程序以提高识别速度，可以使用更加精细的多线程处理方式和更加高级的优化算法，例如使用 OpenMP 进行并行化和使用 cuDNN 进行深度神经网络计算加速等。